‘壹’ python 有哪些入门学习方法和值得推荐的经典教材
如果你有一定的计算机编程知识基础,那么很容易学;再如果你对编程十分感兴趣,那么很容易学的。
1,找到合适的入门书籍,大致读一次,循环啊判断啊,常用类啊,搞懂(太难的跳过)
2,做些简单习题,字符串比较,读取日期之类PythonCookbook不错(太难太无趣的,再次跳过,保持兴趣是最重要的,不会的以后可以再学)
3,加入Python讨论群,态度友好笑眯眯(很重要,这样高手才会耐心纠正你错误常识)。很多小问题,纠结许久,对方一句话点播思路,真的节约你很多时间。耐心指教我的好人,超级超级多谢。
4,解决自己电脑问题。比如下载美剧,零散下载了2,4,5,8集,而美剧共12集,怎样找出漏下的那几集?然后问题分解,1读取全部下载文件名,2提取集的数字,3数字排序和(1--12)对比,找出漏下的。
5,时刻记住目的,不是为了当程序员,是为了解决问题。比如,想偷懒抓网页内容,用urllib不行,用request也不行,才发现抓取内容涉及那么多方面(cookie,header,SSL,url,javascript等等),当然可以听人家劝,回去好好读书,从头读。或者,不求效率,只求解决,用ie打开网页再另存为行不行?ie已经渲染过全部结果了。问题变成:1--打开指定的10个网页(一行代码就行)。更复杂的想保存呢?利用已经存在的包,比如PAM30(我的是Python3),直接打开ie,用函数outHTML另存为文本,再用搜索函数(str搜索也行,re正则也行)找到数据。简单吧?而且代码超级短。
6,保持兴趣,用最简单的方式解决问题,什么底层驱动,各种交换,留给大牛去写吧。我们利用已经有的包完成。
7,耐心读文档,并且练习快速读文档。拿到新包,找到自己所需要的函数,是需要快速读一次的。这个不难,读函数名,大概能猜到是干嘛的,然后看看返回值,能判断是不是自己需要的。
8,写帮助文件和学习笔记,并发布共享。教别人的时候,其实你已经自己再次思考一次了。我觉得学程序就像学英文,把高频率的词(循环,判断,常用包,常用函数)搞懂,就能拼装成自己想要的软件。一定要保持兴趣,太复杂的跳过,就像小学数学,小学英语,都是由简入深。网络很平面,无数国际大牛着作好书,关于Python,算法,电脑,网络,或者程序员思路,或者商业思维(浪潮之巅是本好书)等等,还有国际名校的网络公开课(中英文字幕翻译完毕,观看不是难事),讲计算机,网络,安全,或者安卓系统,什么都有,只要能持续保持兴趣,一点点学习下去,不是难事。所有天才程序员,都曾是儿童,回到儿童思维来理解和学习。觉得什么有趣,先学,不懂的,先放着,遇到问题再来学,效果更好。唯一建议是,不要太贪心,耐心学好一门优雅的语言,再学其它。虽然Javascript做特效很炫,或提某问题时,有大牛建议,用Ruby来写更好之类,不要改方向。就像老笑话:“要学习递归,必须首先理解递归。”然后死循环一直下去。坚持学好一门语言,再研究其他。即使一门语言,跟网络,数据库等等相关的部分,若都能学好,再学其他语言,是很快的事情。另外就是,用学英文的耐心来学计算机,英文遇到不懂的词,抄下,查询。python里,看到Http,查查定义,看到outHtml,查查定义,跟初学英语时候一样,不要直接猜意思,因为精确描述性定义,跟含糊自然语有区别的。而新人瞎猜,很容易错误理解,wiki,google很有用。
对于python初学者来说,能找到一个好老师学习格外重要,这能决定你是不是可以做出好的项目,在python开发的路上越走越轻松,如果现在的你缺乏学习经验,找不到老师指导你学习,可以加企鹅扣-Q前面112再加上中间的983以及最后四位数4903,连在一起就可以了。
如果说汇编是第一代编程语言,那么C和C++是第二代编程语言,C#和Java等等是第三代编程语言,Python和其他类似的脚本语言就是第四代编程语言(除汇编外这些语言都是C语系下的编程语言,可以进行类比),从C++开始是个分水岭,它是通过面向对象和对底层技术的封装,使编程向高级编程过度,到Python已经是很简历通俗了,至少是跟之前比,所以如果说python不易学,那其他语言怎么办呢,几乎每本python的教材都会先表明python是一门易学易用的语言,这也是这个语言被创造出来的宗旨之一,另外Google的程序猿很喜欢用Python编写各类工具,因为它的语言简历,编码效率高,让用惯了其他语言的人,乐意去用这门新的语言,也说明它的易学性。
另外从广义讲,Python不仅是一门编程语言,还是一个编程的平台,在这个平台下,有着安装各种扩展、框架的工具pip,有着打包工具setuptools等等等等,这些工具已经很成熟,而且易于上手,另外Python有很多很好的编程工具(集成开发环境)可以用,如PyCharm等,这也使的新人很容易上手,不像其他不成熟的编程语言工具贫乏,编写和运行程序如连电路板一般。
‘贰’ 好程序员分享Python之五分钟了解Django框架设计
Python编程语言的持续火爆,在最新Tiobe编程语言排行榜中位列第五,热度持续增加,尤其是在 AI 和 大数据时代,Python是 AI 和大数据时代的第一开发语言。这已经是一个不争的事实了,唯一的悬念就是谁能坐上第二把交椅了。
问题1:什么是软件框架? 举个简单的例子,对于一个公司来说,公司中有各个职能部门,每个部门各司其职,通过部门之间的配合来完成工作,这些部门就形成了一个公司的组织架构。从某种意义上来说,公司就是一种框架。那么对应到软件设计上来说,软件框架是由其中的各个模块组成的,每个模块负责特定的功能,模块与模块之间相互协作来完成软件开发。 一个公司,它是针对某一市场而成立的,而软件框架的设计,也是针对某一类软件问题而设计的,其目的主要是提高软件开发效率
问题2:Django的简介和设计思想? Django是用python语言写的开源web开发框架,并遵循MVC设计。劳伦斯出版集团为了开发以新闻内容为主的网站,而开发出来了这个框架,于2005年7月在BSD许可证下发布。Django的主要目的是简便、快速的开发数据库驱动的网站。它强调代码复用,多个组件可以很方便的以“插件”形式服务于整个框架,Django有许多功能强大的第三方插件,你甚至可以很方便的开发出自己的工具包。这使得Django具有很强的可扩展性。它还强调快速开发原则。
问题3:MVC简介 MVC的全拼为Model-View-Controller,最早在20世纪80年代为程序语言Smalltalk发明的一种软件设计模式,是为了将传统的输入(input)、处理(processing)、输出(output)任务运用到图形化用户交互模型中而设计的。 现MVC是一种架构设计模式,是一种设计理念。是为了达到分层设计的目的,从而使代码解耦,便于维护和代码的复用。MVC是3个单词的缩写,全称:Model-View-Controller(模型-视图-控制器)。MVC就是提供一种规则,让你把相同类型的代码放在一起,这样就形成了层次,从而达到分层解耦、复用、便于测试和维护的目的。
当前主流的开发语言如Java、PHP、Python中都有MVC框架。 Web MVC各部分的功能 M全拼为Model,主要封装对数据库层的访问,对数据库中的数据进行增、删、改、查操作。 V全拼为View,用于封装结果,生成页面展示的html内容。 C全拼为Controller,用于接收请求,处理业务逻辑,与Model和View交互,返回结果
问题4:Django框架遵循MVC设计,并且有一个专有名词:MVT MVT各部分的功能: M全拼为Model,与MVC中的M功能相同,负责和数据库交互,进行数据处理。 V全拼为View,与MVC中的C功能相同,接收请求,进行业务处理,返回应答。 T全拼为Template,与MVC中的V功能相同,负责封装构造要返回的html。
‘叁’ 0基础自学python,有入门书籍推荐下么
AlphaGo都在使用的Python语言,是最接近AI的编程语言。
教育部考试中心近日发布了“关于全国计算机等级(NCRE)体系调整”的通知,决定自2018年3月起,在全国计算机二级考试中加入了“Python语言程序设计”科目。
9个月前,浙江省信息技术课程改革方案已经出台,Python确定进入浙江省信息技术教材,从2018年起浙江省信息技术教材编程语言将会从vb更换为Python。
小学生都开始学Python了,天呐撸,学习Python看完这些准没错。
安利一波书单
Python入门
《Python编程快速上手——让繁琐工作自动化》
作者:【美】AlSweigart(斯维加特)
Python3编程从入门到实践
亚马逊畅销Python编程图书
本书是一本面向实践的Python编程实用指南。本书不仅介绍了Python语言的基础知识,而且还通过项目实践教会读者如何应用这些知识和技能。本书的第一部分介绍了基本Python编程概念,第二部分介绍了一些不同的任务,通过编写Python程序,可以让计算机自动完成它们。第二部分的每一章都有一些项目程序,供读者学习。每章的末尾还提供了一些习题和深入的实践项目,帮助读者巩固所学的知识,附录部分提供了所有习题的解答。
《“笨办法”学Python(第3版)》
作者:【美】ZedA.Shaw
《“笨办法”学Python(第3版)》是一本Python入门书籍,适合对计算机了解不多,没有学过编程,但对编程感兴趣的读者学习使用。这本书以习题的方式引导读者一步一步学习编程,从简单的打印一直讲到完整项目的实现,让初学者从基础的编程技术入手,最终体验到软件开发的基本过程。
《“笨办法”学Python(第3版)》结构非常简单,共包括52个习题,其中26个覆盖了输入/输出、变量辩姿者和函数三个主题,另外26个覆盖了一些比较高级的话题,如条件判断、循环、类和对象、代码测试及项目的实现等。每一章的格式基本相同,以代码习题开始,按照说明编写代码,运行并检查结果,然后再做附加练习。
《Python编程初学者指南》
作者:【美】MichaelDawson
《Python编程初学者指南》尝试以轻松有趣的方式来帮助初学者掌握Python语言和编程技能。全书共12章,每一章都会用一个完整的游戏来演示其中的关键知识点,并通过编写好玩的小软件这种方式来学习编程,引发读者的兴趣,降低学习的难度。每章最后都会对该章的知识点进行小结,还会给出一些小练习让读者试试身手。作者很巧妙的将所有编程知识嵌入到了这些例子中,真正做到了寓教于乐。
《数据结构(Python语言描述)》
作者:【美】KennethA.Lambert(兰伯特)
在计算机科学中,数据结构是一门进阶性课程,概念抽象,难度较大。Python语言的语法册歼简单,交互性强携薯。用Python来讲解数据结构等主题,比C语言等实现起来更为容易,更为清晰。
本书第1章简单介绍了Python语言的基础知识和特性。第2章到第4章对抽象数据类型、数据结构、复杂度分析、数组和线性链表结构进行了详细介绍,第5章和第6章重点介绍了面向对象设计的相关知识、第5章包括接口和实现之间的重点差异、多态以及信息隐藏等内容,第6章主要讲解继承的相关知识,第7章到第9章以栈、队列和列表为代表,介绍了线性集合的相关知识。第10章介绍了各种树结构,第11章讲解了集和字典的相关内容,第12章介绍了图和图处理算法。每章最后,还给出了复习题和案例学习,帮助读者巩固和思考。
像计算机科学家一样思考Python》
作者:【美】AllenB.Downey
本书按照培养读者像计算机科学家一样的思维方式的思路来教授Python语言编程。全书贯穿的主体是如何思考、设计、开发的方法,而具体的编程语言,只是提供一个具体场景方便介绍的媒介。并不是一本介绍语言的书,而是一本介绍编程思想的书。和其他编程设计语言书籍不同,它不拘泥于语言细节,而是尝试从初学者的角度出发,用生动的示例和丰富的练习来引导读者渐入佳境。
Python进阶
Python高级编程(第2版)》
作者:【波兰】Micha?Jaworski(贾沃斯基),【法】TarekZiadé(莱德)
本书基于Python3.5版本进行讲解,通过13章的内容,深度揭示了Python编程的高级技巧。本书从Python语言及其社区的现状开始介绍,对Python语法、命名规则、Python包的编写、部署代码、扩展程序开发、管理代码、文档编写、测试开发、代码优化、并发编程、设计模式等重要话题进行了全面系统化的讲解。
本书适合想要进一步提高自身Python编程技能的读者阅读,也适合对Python编程感兴趣的读者参考学习。全书结合典型且实用的开发案例,可以帮助读者创建高性能的、可靠且可维护的Python应用。
《Python高性能编程》
作者:【美】戈雷利克(MichaGorelick),欧日沃尔德(IanOzsvald)
本书共有12章,围绕如何进行代码优化和加快实际应用的运行速度进行详细讲解。本书主要包含以下主题:计算机内部结构的背景知识、列表和元组、字典和集合、迭代器和生成器、矩阵和矢量计算、并发、集群和工作队列等。最后,通过一系列真实案例展现了在应用场景中需要注意的问题。
本书适合初级和中级Python程序员、有一定Python语言基础想要得到进阶和提高的读者阅读
《Python极客项目编程》
作者:【美】MaheshVenkitachalam
Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。通过Python编程,我们能够解决现实生活中的很多任务。
本书通过14个有趣的项目,帮助和鼓励读者探索Python编程的世界。全书共14章,分别介绍了通过Python编程实现的一些有趣项目,包括解析iTunes播放列表、模拟人工生命、创建ASCII码艺术图、照片拼接、生成三维立体图、创建粒子模拟的烟花喷泉效果、实现立体光线投射算法,以及用Python结合Arino和树莓派等硬件的电子项目。本书并不介绍Python语言的基础知识,而是通过一系列不简单的项目,展示如何用Python来解决各种实际问题,以及如何使用一些流行的Python库。
《Python核心编程(第3版)》
作者:【美】WesleyChun(卫斯理春)
本书是经典畅销图书《Python核心编程(第二版)》的全新升级版本,总共分为3部分。第1部分讲解了Python的一些通用应用,包括正则表达式、网络编程、Internet客户端编程、多线程编程、GUI编程、数据库编程、MicrosoftOffice编程、扩展Python等内容。第2部分讲解了与Web开发相关的主题,包括Web客户端和服务器、CGI和WSGI相关的Web编程、DiangoWeb框架、云计算、高级Web服务。第3部分则为一个补充/实验章节,包括文本处理以及一些其他内容。
本书适合具有一定经验的Python开发人员阅读。
Python机器学习——预测分析核心算法》
作者:【美】MichaelBowles(鲍尔斯)
在学习和研究机器学习的时候,面临令人眼花缭乱的算法,机器学习新手往往会不知所措。本书从算法和Python语言实现的角度,帮助读者认识机器学习。
本书专注于两类核心的“算法族”,即惩罚线性回归和集成方法,并通过代码实例来展示所讨论的算法的使用原则。全书共分为7章,详细讨论了预测模型的两类核心算法、预测模型的构建、惩罚线性回归和集成方法的具体应用和实现。
《Python机器学习实践指南》
作者:【美】AlexanderT.Combs
机器学习是近年来渐趋热门的一个领域,同时Python语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一。本书结合了机器学习和Python语言两个热门的领域,通过利用两种核心的机器学习算法来将Python语言在数据分析方面的优势发挥到极致。
全书共有10章。第1章讲解了Python机器学习的生态系统,剩余9章介绍了众多与机器学习相关的算法,包括各类分类算法、数据可视化技术、推荐引擎等,主要包括机器学习在公寓、机票、IPO市场、新闻源、内容推广、股票市场、图像、聊天机器人和推荐引擎等方面的应用。
《精通Python自然语言处理》
作者:【印度】DeeptiChopra,NisheethJoshi,ItiMathur
自然语言处理是计算语言学和人工智能之中与人机交互相关的领域之一。
本书是学习自然语言处理的一本综合学习指南,介绍了如何用Python实现各种NLP任务,以帮助读者创建基于真实生活应用的项目。全书共10章,分别涉及字符串操作、统计语言建模、形态学、词性标注、语法解析、语义分析、情感分析、信息检索、语篇分析和NLP系统评估等主题。
本书适合熟悉Python语言并对自然语言处理开发有一定了解和兴趣的读者阅读参考。
Python数据科学指南》
作者:【印度】GopiSubramanian(萨伯拉曼尼安)
60多个实用的开发技巧,帮你探索Python及其强大的数据科学能力
Python作为一种高级程序设计语言,凭借其简洁、易读及可扩展性日渐成为程序设计领域备受推崇的语言,并成为数据科学家的首选之一。
本书详细介绍了Python在数据科学中的应用,包括数据探索、数据分析与挖掘、机器学习、大规模机器学习等主题。每一章都为读者提供了足够的数学知识和代码示例来理解不同深度的算法功能,帮助读者更好地掌握各个知识点。
本书内容结构清晰,示例完整,无论是数据科学领域的新手,还是经验丰富的数据科学家都将从中获益。
《用Python写网络爬虫》
作者:【澳】RichardLawson(理乍得劳森)
本书讲解了如何使用Python来编写网络爬虫程序,内容包括网络爬虫简介,从页面中抓取数据的三种方法,提取缓存中的数据,使用多个线程和进程来进行并发抓取,如何抓取动态页面中的内容,与表单进行交互,处理页面中的验证码问题,以及使用Scarpy和Portia来进行数据抓取,并在最后使用本书介绍的数据抓取技术对几个真实的网站进行了抓取,旨在帮助读者活学活用书中介绍的技术。
本书适合有一定Python编程经验,而且对爬虫技术感兴趣的读者阅读。
《贝叶斯思维:统计建模的Python学习法》
作者:【美】AllenB.Downey
这本书帮助那些希望用数学工具解决实际问题的人们,仅有的要求可能就是懂一点概率知识和程序设计。而贝叶斯方法是一种常见的利用概率学知识去解决不确定性问题的数学方法,对于一个计算机专业的人士,应当熟悉其应用在诸如机器翻译,语音识别,垃圾邮件检测等常见的计算机问题领域。
Python自然语言处理》
作者:【美】StevenBird,EwanKlein,EdwardLoper
自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能够实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法,涉及所有用计算机对自然语言进行的操作。
《Python自然语言处理》是自然语言处理领域的一本实用入门指南,旨在帮助读者学习如何编写程序来分析书面语言。《Python自然语言处理》基于Python编程语言以及一个名为NLTK的自然语言工具包的开源库,但并不要求读者有Python编程的经验。全书共11章,按照难易程度顺序编排。第1章到第3章介绍了语言处理的基础,讲述如何使用小的Python程序分析感兴趣的文本信息。第4章讨论结构化程序设计,以巩固前面几章中介绍的编程要点。第5章到第7章介绍语言处理的基本原理,包括标注、分类和信息提取等。第8章到第10章介绍了句子解析、句法结构识别和句意表达方法。第11章介绍了如何有效管理语言数据。后记部分简要讨论了NLP领域的过去和未来。
本书的实践性很强,包括上百个实际可用的例子和分级练习。可供读者用于自学,也可以作为自然语言处理或计算语言学课程的教科书,还可以作为人工智能、文本挖掘、语料库语言学等课程的补充读物。
Python数据分析》
作者:【印尼】IvanIdris
Python是一种多范型编程语言,既适用于面向对象的应用开发,又适合函数式设计模式。Python已经成为数据科学家进行数据分析、可视化以及机器学习的一种理想编程语言,它能帮助你快速提升工作效率。
本书将会带领新手熟悉Python数据分析相关领域的方方面面,从数据检索、清洗、操作、可视化、存储到高级分析和建模。同时,本书着重讲解一系列开源的Python模块,诸如NumPy、SciPy、matplotlib、pandas、IPython、Cython、scikit-learn和NLTK等。此外,本书还介绍了数据可视化、信号处理、时间序列分析、数据库、预测性分析和机器学习等主题。通过阅读本书,你将华丽变身数据分析高手。
‘肆’ 我们为什么要选择学习python
1、人才需求量缺口很大:从目前市场情况上来说,我国人工智能人才缺口是非常大的,一直处于不断飙升的状态。Python已经成为了现代软件开发,非常热门的话题,尤其是数据分析和人工智能领域中,Python是首选的编程语言。
2、Python引发学习热潮:Python可以更好的释放我们的工作时间,去完成更多的工作。尤其是对于每天必须要做,而且十分简单的事情,都可以让Python程序帮你搞定,所以说掌握Python已经成为了职场中必备的技能。
3、Python容易上手:Python是一门语言非常简单的编程语言,可以用很少的代码来实现自己的想法。Python的代码简单明了,小学生都可以上手学习。比如说,Java语言可能需要几十行撰写出一个程序,而Python几行就可以完成,十分的简单。
4、Python薪资待遇好:程序员的薪资待遇一直是公认的高,而Python程序员的薪资待遇要比其他语言更高一些,就拿北京这样的城市来说,具有一定工作经验,技术好的人员,薪资待遇普遍在15k起步。
‘伍’ Python精选5篇教学心得
Python是一种跨平台的计算机程序设计语言,是一种面向对象的动态类型语言,越来越多被用于独立的,大型项目的开发,已被逐渐广泛应用于系统管理任务的处理和Web编程。下面给大家带来一些关于Python 学习心得 ,希望对大家有所帮助。
python学习心得1
最近这段时间我们学习了很多内容,增长了很多关于Python的知识,万事万物是相通的,正如学习新的知识就像吃饭一样。
吃多了就会消化不良,反映到学习上也是一样,不知各位最近的感觉怎样,反正学记是需要一些时间好好消化,掌握到手中,为下一步的知识补齐缺口。
接下来,学记和大家一起回顾一下最近学习的内容,循序渐进,循序渐进。
分支结构
分支结构就像上图一样,是用来选择道路的。
所用的关键字是
If elif else
这三个词的意思分别是
如果 否则如果 其他的
分支语句的写法需要将与关键字与关键字对齐
循环结构
循环结构应用于一些重复的进程
通常我们只接触两种循环
for-in循环 和 while循环
for-in循环适用于
确切的知道到底循环几次
while循环适用于
不知道到底有几次循环
此时要搭配bool 来进行
即 True 和 Flase
关键字
关键字的熟练运用对于今后的开发工作
有非常重要的作用,但这么多关键字我们不能去死记硬背
只有在一个一个代码的验证当中去熟悉去掌握
那样是最可靠的
def 设置模组
len 计算字符串长度
capitalize 获得字符串首字母大写的拷贝
upper 获得字符串变大写后的拷贝
find 从字符串中查找子串所在位置
index 与find类似但找不到子串时会引发异常
startswith 检查字符串是否以指定的字符串开头
endswith 检查字符串是否以指定的字符串结尾
center 将字符串以指定的宽度居中并在两侧填充指定的字符
rjust 将字符串以指定的宽度靠右放置左侧 填充指定的字符
isdigit 检查字符串是否由数字构成
isalpha 检查字符串是否以字母构成
isalnum 检查字符串是否以数字和字母构成
append 添加元素
remove 删除元素
clear 清空元素
sorted 排序
大家可能会有些疑惑,学习这些东西真的有用吗?这些随处可见的基础方面的知识真的有用吗?
我可以非常肯定地告诉大家
有用的!
这些知识就像是建筑工地随处可见的砖石,不管这些砖石怎样的不起眼,但是没有一幢建筑可以离开砖石,学习的过程是枯燥的,不过这也正符合非常现实的一条规律。
学如逆水行舟,不进则退!
也正是因为它枯燥苦闷,学习有难度,才保证了,我们学习了这些知识以后,可以靠它们为生,在这个知识时代闯出自己的一片天!
不要放弃,绝对不要放弃!
黎明之前是最黑暗的!
为了自己的未来好好坚守吧!
青年学记 陪伴着各位青年
python学习心得2
python是一门非常有潜力的高级语言,历经多年的发展,其在编程上发挥着越来越大的作用。在这学期中,通过选修python课上的基础知识学习,我对python也有了一定的认识。而且,在字符串上的处理,python相对于c语言也是给程序员极大的便利。而python不仅如此,它的库也很多,正因为它强大的库,让编程变得不再艰难。但是,我认为python虽然在许多方 面相 对于c语言比较方便,但也有其相对于弱一点的方面,比如说for循环等方面。虽然一学期下来,我对python的学习也仅仅只是它的基础方面,但python的强大,也是足足地吸引着我,希望自己能够在不断地学习中,将python学习的更加好。
python是一门非常有潜力的高级语言,历经多年的发展,其在编程上发挥着越来越大的作用。在这学期中,通过选修python课上的基础知识学习,我对python也有了一定的认识。
在学习python的第一节课上,其对我的最初的印象就是,相较于我学习过的c语言编程,它更加的简洁。所有的变量都不需要像c语言编程那样需要提前去定义,这样给了编程者很大的自由空间与方便。如x=2,即可同时完成变量的定义与赋值。对于简化程序的代码,起到了许多的作用。而且,在字符串上的处理,python相对于c语言也是给程序员极大的便利。在c语言中,只能用字符类的数组对字符串进行相应的操作,步骤也是相对于比较繁琐的,而在python中,当我们需要创建一个字符串的时候,只需要在创建字符串的时候用“s=”就可以了。而python不仅如此,它的库也很多,正因为它强大的库,让编程变得不再艰难。我们只需要调用库中的函数,而对于函数的具体实现,也没有特殊的需求。
但是,我认为python虽然在许多方面相对于c语言比较方便,但也有其相对于弱一点的方面,比如说for循环等方面。不过也依然不会影响到python的强大,而随着近几年来的发展,python的受欢迎度也越来越高,而它的运用的领域也是越来越多,比如人工智能和大数据等领域,python都是在其中扮演者重要的角色。虽然一学期下来,我对python的学习也仅仅只是它的基础方面,但python的强大,也是足足地吸引着我,希望自己能够在不断地学习中,将python学习的更加好。
python学习心得3
由于我是自学Python,非科班出生,所以只能分享一些关于我的学习心得,如果有不对地方欢迎指正。
不过非科班出生虽然是一个痛点,但是在工作上,我其实不输给我其他同事,这点我倒是很有自信,而且我也统一一句话“目前互联网上的免费编程课程,足够让你成为一个合格的码农”。
编程入门
我刚开始学习编程,主要是因为自己想动手做个网站,但是由于技术原因,再加上朋友都比较忙,最后抱着“求人不如求己”的想法,干脆自学。
编程难不难?
这个问题我觉得所有认真学过的人,都一定会肯定告诉你编程不难,但是精通那是相当困难的。
如果你还没去学习,就觉得编程一定很难,那么其实你是没有资格说这句话的,任何事情一定是要去尝试后,才能这么说。
编程其实很像堆积木,然后根据需求,把东西造出来,可以是房子,也可以是桥梁。
学习编程无非运用这些积木,来创造你要的东西。
编程语言选择
这边说个题外话,关于当时编程语言的选择,很多时候我觉得不是你选择编程语言,而是编程语言选择你,也就是你的“本命编程语言”。
人的性格会影响你适合的编程语言,比如你做事有条理,喜欢定期清理房间,那么可能C语言很适合你;如果你不喜欢打扫房间,实在受不了,才打扫一次,可能你适合Java。
哈哈,开个玩笑,不过确实有这种很玄的存在。
我当时在编程语言的选择上,用了一个笨 方法 。
我跑到w3cschool上面,把所有编程语言的第一章都去试了一遍,看看自己喜欢哪个语言,然后就选哪个语言,如果你不知道选哪门语言,可以用我的方法试试看。
至于编程语言,没有高低之分,因为无论你学习哪门语言,你都非常有市场,而且你都能够拿到高薪,关键是哪门语言适合你,并且能够让你有兴趣学下去,能学好,这个很关键。
兴趣是学习编程最大的驱动力!
为什么是Python
说下为什么选择Python?
因为简单,Python是公认的最容易入门的编程语言,而且也是公认有发展前景的编程语言,适用于机器人、大数据、人工智商等未来高科技。
基于以上的原因,我选择Python来作为自己的入门语言,而且我觉得我适合Python这么语言。(因为我很懒)
之前有个梗,大概就是其他编程语言在讨论某个问题,怎么解决,而Python的程序员已经下班了,由此可见Python的效率。
总结 :Python的语言特点就是“一气呵成,痛快如拉稀”。
学习心得
由于我是自学的,所以参考的网站比较多,小伙伴可以按照我的学习路线,一般来说不会出现什么问题。
基础:教程+视频
进阶:视频+实践
进阶pro:视频+实践+书籍+交流
基础
刚开始学习的时候,我比较推荐w3cschool和菜鸟教程这两个网站。
w3cschool-学编程,从w3cschool开始www.w3cschool.cn!
菜鸟教程 - 学的不仅是技术,更是梦想!www.runoob.com
这两个网站在我看来,是编程自学的福音。
w3cschool这个网站手册非常棒,另外这个网站的编程微课以及编程实战对新手来说非常友好!
我当时就是靠这两个,引发我学习的乐趣,不然对着枯燥的代码,说实话,很无聊的。
菜鸟教程,这个网站的实例是最棒的,很多时候,你不仅仅要自己看教程,还要去看看为什么,而菜鸟教程的实例就能够让你清晰的知道,为什么,并且会原来如此。
总的来说,这两个网站就像新手村刚出来的剑和盾!是新手入门绝对不能少的,尤其是w3cschool,强烈推荐。
还有一个就是视频,视频我是在慕课网上面看的,我很喜欢慕课网这个网站,网站风格很棒,而且视频也很清晰。
也可以在阿里云上面看Python的视频,也很不错,并且是免费的。
进阶
进阶结束后,代表你是个初级工程师。
这一步实践非常重要,你要自己动手,做一些小玩意,实践才是最重要的,在实践中发现问题,那是学习最快并且效率最高的时刻。
你可以先给自己定下一个目标,比如我要做一个简单的页面,或者我要做一个简单的小程序。
然后就开始动手去实践,这步很重要。
同时还是要多看书籍。
进阶pro
到这一步,我建议务必买书,你需要书籍帮你反向梳理你的知识,这决定了你以后的高度,而不是这个也懂,那个也懂,但是东西就是做不出来。
我记得当时我买完书,看完后的第一感受就是:原来这个世界是这样的!
书会非常系统性的帮你梳理你自己学过的知识!
这里只推荐两本书:《Python入门手册》和《Python核心编程》
小伙伴可以自己去亚马逊购买。
然后就是和身边的小伙伴交流!
多看看别人的代码,自己多敲敲代码,是必经之路,也是一定要做的。
以上,希望对想入门Python的小伙伴能够提供一点点帮助。
python学习心得4
017年11月,一群编程零基础的小伙伴们成立了Python学习小组,12名学员从此夜以继日地奔赴学习的征程。一个月过去了,从在屏幕上用最简单的语句打印出“Hello, Python; Hello, World”开始,我们逐步地学习Python语法,学习操作列表、字典,学习For,While,If语句,现在遇到了第一个难点:类。通过研读、练习、交流、讨论,作为程序界的小白,我们逐步地理解了类的概念,明白了面向对象与面向过程编程的差异,以下是我们的小小心得,与大家分享:
编程基本思想
现实世界中,每个复杂的事务都可以拆分为多个组成部分,其中的每一部分就可称之为对象。比如要实现一个很大很复杂的项目,我们可以把项目拆分成不同的组成部分,然后分别对不同部分通过编程实现,最终再把各个部分组装起来完成整个项目。这让我们能够从整体上来控制项目,从而让程序开发更有效。
比如汽车制造,汽车厂所做的仅仅是各个部件的组装和匹配,而各个部件的生产是由相对专业的厂商完成。如果需要研发新型号汽车,整车厂所考虑的是如何对各个新式的零部件进行新的组装和匹配,而不是从头到尾重新生产一辆汽车。
面向对象的编程
VS
面向过程的编程
面向过程编程是针对一个需求的具体实现过程,但是对于大型项目的复杂需求,一步一步的做,这种编程效率显然是低下的。
面向对象编程则是对项目进行拆分后(一般按照功能拆分),分别实现,再将各个对象组装起来。因此简单的小程序使用面向过程方法编程更适合。面向对象的编程特性是易维护(可读性高),效率高,质量高(重用性),扩展性好(高内聚,低耦合)。
对象
通俗的讲,对象就是事物,一个公司、一个部门、一个人,甚至一本书都可以是一个对象,程序员可以自由决定把什么作为对象。
比如eHR系统,需要对组织架构,员工进行管理,所以使用的对象可能是公司,部门,岗位,员工,等等。对象可大可小,可复杂也可简单,如果仅仅是做一个考勤系统,员工这个对象一定要比eHR系统中的员工对象简单。
类
现实世界中,类代表一组有共同特性的事物,把不同对象之间的共性抽象出来,就形成类的概念。比如说男人、女人可以抽象成人这个类;处长、秘书可以抽象成员工类。至于类如何去抽象,粒度的粗细,这是一个需要在学习和实践中摸索的过程。
实例
以下是一个实例,大家体会一下:
1. 定义父类:
class Employee:
def __init__(self, name, age): #抽象员工共性(名字,年龄)
self.name = name
self.age = age
def signON(self):
print(self.name+" sign on.") #抽象签到的动作
def work(self):
print(self.name + " on work.") #抽象工作的动作
2. 继承出子类:
class MEmployee(Employee): #继承父类的共性
def __init__(self, name, age):
super().__init__(name, age)
def work(self): #重写子类的方法(抽象出从事管理岗位工作的动作)
print(self.name + " on manager_work.")
3. 继承出第二个子类:
class TEmployee(Employee):
def __init__(self, name, age, devLanguage): #继承父类的共性,增加语言的属性
super().__init__(name, age)
self.devLanguage = devLanguage
def work(self): #重写子类的方法(抽象出从事技术岗位工作的动作)
print(self.name + " on technology_work.")
def showLanguage(self): #增加子类的方法(抽象出会某种编程语言的动作)
print("use "+self.devLanguage+" language.")
在上面的程序中,我们先定义了一个父类:包含员工的姓名、年龄等一般特性,可以执行签到、工作这两类动作。在第一个子类中,管理层在前面一般特性的基础上,执行管理工作;在第二个子类中,作为一般员工在前面一般特性的基础上,执行技术工作,从事编程。
python学习心得5
1、定义方法
关键字 def 是方法定义的标志。接下来紧跟方法名和被圆括号所包围的参数列表。方法的主
体语句将在下一行开始并且必须缩进。
方法主体的首句可选择性地是一句字符,用来说明方法的主要功能
例如:
"""print a finabo series up to n."""
2、默认参数值
默认值仅被设置一次,这与以前默认值为可变对象(如列表、字典和多数类实
例时)有很大的区别。
例如:
i=5
def f(arg=i):
print(arg)
i=6
f()
将会输出 5
3、关键字参数
可以通过形式关键字参数调用方法
在方法调用中,关键字参数必须遵循位置参数。 所有的关键参数必须符合方法接受的参数
其中之一。但是他们的次序不重要,这包含非选择的参数。没有参数可以多次接受一个值。
当最后一个形参是__ name 时,它可以接受包含除了形式参数之外的所有关键字的字典,
_ name 必须在__ name 之前出现
4、可变参数列表
正常来说,这些可变参数常常放在正式参数列表的后面,因为它们会包揽所有传递给该方法
的剩余输入参数。任何出现在_ args 参数后低的正式参数会被认为是关键字参数,意味着它
们只能当关键字使用而不是位置参数。
>>> def concat(_ args,sep="/"):
...returnsep.join(args)
...
>>> concat("earth","mars","venus")
’earth/mars/venus’
>>> concat("earth","mars","venus", sep=".")
’earth.mars.venus’
5、拆分参数列表
当参数已经存在列表或者元组中,但是需要分拆以供要求分离位置参数调用的方法,如果单独
分开它们无法使用,就需要写一个方法用 _ 操作符来调用实现分拆列表或者元组中的参数。
同样的使用形式,字典可以用__ 操作符实现关键字参数。
6、形式
lamdba a,b:a+b 该函数表示两个数的和,像内嵌函数
7、代码风格
对于 python,PEP8 作为许多项目应该遵守的编码指导书而做的。 它提出了一种可读而悦
目的编码风格。 每位 python 开发者应该读它。这里抽出一个重要的事项与你分享 :
? 用四个空格代替 tab 键
? 每行不要超过 79 个字符。
? 用空行分离方法和类,大块代码中的方法。
? 必要的时候为每行添加注释。
? 用文档字符串
? 在操作符两边用空格
? 用统一的风格命名自定义的方法和类
? 如果你的代码打算用在国际环境中,请不要用想象的字符编码。Python 默认的是
utf-8,在任何情况下可以用 Ascii .
? 同样的,即使有很少机会让说不同语言的人们读代码或者维护代码,但在定义中不
要用非 ASCII 编码字符。
‘陆’ python新手如何成为优秀程序员
相信小习惯的力量
python菜鸟和大牛的区别除了写代码、debug的核心能力差距之外,另外一个很大的差别就是在习惯上。大牛经过摸爬滚打练出了一系列优良的习惯,而菜鸟好习惯还没养成,坏习惯有了一堆。所以身为菜鸟的时候一定要有规范和习惯意识,养成好习惯,去掉坏习惯让自己越来越习惯写出优质的代码。
会用不等于懂了
如果你是应届生,那么当你毕业进入职场,你必然会面临一个适应的问题。别的我们不提,单单只说技术方面。我们势必需要快速学习一些我们之前没有见过或者是不了解的技术,来应付工作当中的任务以及挑战。
这个是非常正常的,我想绝大多数程序员在刚毕业的时候都经历过,我自己也不例外。刚毕业的几个月是最辛苦的,我们需要承担很大的压力,对于转变之后的生活也不是完全适应。但当几个月过去,我们适应了生活,学会了一些基本的技能可以应付或者说胜任当下的工作之后,一个潜在的陷阱就到来了。
积累知识而不仅是经验
新手或者是小白有一个特点就是往往更加依赖经验而不是知识,举个例子吧。比如新手后端经常遇到的问题之一就是maven package失败,很多人解冲突的办法就是mvn clean & mvn install。也就是清空重新建立,因为大部分情况下这个命令可以解决问题。所以很多新手就记住了这个命令,每次遇到maven失败就这么来一次。
少说废话,多写代码
python编程是靠实实在在的产出,这个产出最终是要落实到代码上的。作为一个新人,可能我们会有这样的问题,那样的困惑。然而这许多的问题和困惑我们光想是没用的,只能用硬实力来解决。
关于python新手如何成为优秀程序员,环球青藤小编就和大家分享到这里了,学习是永无止境的,学习一项技能更是受益终身,所以,只要肯努力学,什么时候开始都不晚。如果您还想继续了解关于python编程的学习方法及素材等内容,可以点击本站其他文章学习。